우리 연구실의 박해정 교수와 강지영 연구교수는 이번 Frontiers in computational neuroscience저널에 A computational framework for controlling the self-restorative brain based on the free energy and degeneracy principles라는 제목으로 논문을 발표하였습니다.
뇌는 자기 복원 과정을 가진 비선형 동적 시스템입니다. 손상으로부터 자신을 보호하지만 때로는 치료 가능성과 반대로 움직입니다. 따라서 뇌의 자기 복원 과정을 고려해 원하는 뇌 상태를 유도할 수 있는 프레임워크가 중요합니다. 하지만, 이러한 특성은 뇌 회복을 위한 제어 연구에서 종종 소홀히 다루어져 왔습니다.
본 연구에서는 최적의 제어 가능성을 위해 치료 전 뇌 시스템을 상태로 구동하는 복구 프로세스의 계산 모델을 제안하였습니다. 우리는 이 프로세스의 추진력이 비선형 복잡한 시스템에 대한 자유 에너지 원리를 기반으로 하며, 다양한 네트워크 구성에서 동일한 동작을 생성한다는 측면에서 중복성을 가지고 있다고 보았습니다. 또한, 치료 전 상태에 내재된 환경에 의해 결정된 동역학적 특성을 다시 복원하려는 경향이 있음을 적절한 치료 방법을 찾기 위해 고려해야한다고 보았습니다. 비선형 동역학적 특성을 에너지 경관 분석하고, 우리는 원하는 시스템의 상태 동역학 특성을 유도하기 위해 최적의 처리 노드, 강도 및 반복 타이밍을 선택하는 계산 프레임워크를 제안하였습니다.
현재 프레임워크의 구성 유효성을 보여주기 위해 인간 두뇌 네트워크를 테스트 시스템으로 사용하여 다양한 시뮬레이션을 수행하였습니다. 모든 시뮬레이션 결과는 자체 복원 프로세스를 통해 비선형 동적 두뇌를 제어함에 있어 현재 프레임워크의 타당성과 필요성을 시사하였습니다.
이 연구는 비선형 동역학 뇌시스템에 대한 자유 에너지 원리, 시스템 중복성에 기반한 자가 복원 과정을 고려한 뇌 정상 기능 유도를 위한 최적의 뇌 제어 프레임워크를 제시하였다는 점에서 중요한 기여를 한 것으로 평가됩니다.
그림. 초기 뇌와 타겟 뇌 시스템의 동역학적 특징을 에너지 경관 해석을 통해 분석하고, 타겟 뇌시스템의 동역학적 특징을 재현할 수 있는 제어를 테스트 하는 프레임워크를 제시하였음. 뇌 질환 치료에서 치료 직후에는 나타난 치료효과가 없어지는 현상이 다수 보고 되어있음. 이와 같은 현상을, 본 연구에서는 치료 후 뇌는 본래 환경이 가진 특징에 의해 결정된 치료 전 상태로 돌아가려는 과정(restoration)으로 고려하여 최적의 치료방법을 찾도록 하였음.
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DOI: 10.3389/fncom.2021.590019
https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fncom.2021.590019/abstract